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因为研究要求,需要对DeepSORT算法进行改进。改进算法以后,一定要有对应的指标进行算法的评价,这样才知道算法的“好坏”。 DeepSORT跟踪算法的常用评价指标网上有很多的介绍,MOTA、MOTP等等。 本文主要目的是实现原始DeepSORT算法的评价指标。 所需数据集: 链接:https://pan.baidu.com/s/1BP-EznCl6v-ZcYkisclt-A 提取码:46a1 代码网站: GitHub - JonathonLuiten/TrackEval: HOTA (and other) evaluation metrics for Multi-Object Tracking (MOT). 将代码保存到本地打开以后,需要新建一个data文件夹 进入data文件夹后,需要疯狂的创建多层文件夹,但是跟数据集中文件夹的路径类似,详细图为
将数据都对应放置好以后,进入scripts文件夹,运行命令: python run_mot_challenge.py --BENCHMARK MOT16 --METRICS CLEAR HOTA
得到最后的结果。 这个是使用原始的数据得到评价值,下一步是分析原始数据结构,然后让自己的模型也生成类似结构的数据。 这样就可以完成自己模型的评价。
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